Neue 3D-Vision-Technologien für Industrieroboter

Da sich immer mehr Branchen mit dem Bedarf an Robotern in ihren Betrieben abfinden, wird die Zahl der weltweit installierten Industrieroboter innerhalb der nächsten fünf Jahre ein positives Wachstum erfahren. Mit diesem wachsenden Interesse an der Automatisierung gehen mehr Investitionen in Forschung und Entwicklung einher. Das Ergebnis sind schlankere Robotersysteme mit fortschrittlicheren Komponenten. Ein wachsender Trend für Roboter-Arbeitszellen ist die automatische 3D-Vision. Diese Technologie ermöglicht es dem Roboter, die Position, Größe, Tiefe und Farbe eines Objekts zu identifizieren. Branchen wie Logistik, Lebensmittelverarbeitung, Life Science und Fertigung finden Wege, ihre Prozesse mithilfe visueller Komponenten zu automatisieren.

Was sind die verschiedenen Ansätze für 3D-Vision?

Bildverarbeitungstechnologie ist kein „one size fits all“-Tool. Bestimmte Faktoren wie Anwendung, Ausrüstung, Produkt, Umgebung und Budget bestimmen, wie Vision in den Prozess integriert wird. Es gibt keinen Standard, wenn es darum geht, Echtzeit-3D-Bildgebung in einem Robotersystem einzurichten. Es gibt jedoch einige Standardtechniken, die von Vision-Integration-Experten verwendet werden, die jeweils auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind. Diese Techniken sind Stereovision, Flugzeit (TOF), Lasertriangulation und strukturiertes Licht.

Lasertriangulation

Objekte passieren einen Lichtstrahl, der von einem Laserscanner ausgesandt wird. Eine Kamera, die in einem bestimmten Winkel positioniert ist, nimmt ein Bild der Laserlinie auf, während das Objekt hindurchgeht, verzerrt den Strahl und erstellt ein Profil des Objekts.

Strukturiertes Licht

Ein Projektor erzeugt ein dünnes Lichtband, um ein Muster auf ein Objekt zu projizieren. Kameras aus verschiedenen Winkeln beobachten die verschiedenen gekrümmten Linien des Lichts, um ein 3D-Bild des Objekts zu entwickeln.

Flugzeit (ToF)

Eine Kamera verwendet einen Hochleistungs-Laserscanner, um vom Objekt reflektiertes Licht zurück zum Bildsensor zu emittieren. Die Entfernung von der Kamera zum Objekt wird basierend auf der Zeitverzögerung zwischen gesendetem und empfangenem Licht berechnet.

Stereovision

Das Robotersystem verwendet zwei Kameras, um dieselbe 2D-Ansicht eines Objekts aufzunehmen, die aus zwei verschiedenen Winkeln aufgenommen wurde. Die Software verwendet dann die festgelegte Position der beiden Kameras und vergleicht entsprechende Punkte in den beiden flachen Bildern, um Abweichungen zu identifizieren und ein Bild zu erstellen.

Welche Anwendungen verwenden 3D-Robotik-Vision?

Der moderne Industrieroboter muss Objekte erfassen, Teile erkennen und Komponenten im richtigen Winkel greifen. Während herkömmliche Roboter perfekt für die konsistente Lokalisierung von Teilen geeignet sind, kann moderne Robotik Korrekturen koordinieren, um zu erkennen, wo sich das Teil befindet. Anstatt dass eine ganze Produktionslinie zum Stillstand kommt, weil nachfolgende Aktionen keine unbestimmte Reihenfolge sind, erkennt das System eine Änderung schnell und passt sich daran an. Infolgedessen investieren eine Reihe von industriellen Anwendungen in allen Branchen in 3D-Robotik-Vision. Dazu gehören die Logistik-, Lebensmittelverarbeitungs-, Life Science-, Fertigungs- und Automobilindustrie. Da so viele Sektoren automatisiert werden, dringt der Einsatz von Bildverarbeitungstechnologie in ein neues Gebiet vor. Depalettierungsanwendungen verwenden 3D-Vision-Komponenten, um Paletten zu scannen, die mit verschiedenen Arten von Versandkartons zum Sortieren gefüllt sind. Sie verwenden Scanner, um das Bild an die Software zu senden, damit der Roboter Kartontypen anhand von Texturmustern erkennen und an bestimmte Bereiche senden kann. Ein Lebensmittelverarbeitungsbetrieb verwendet multispektrale Bildverarbeitungstechnologie und spezielle Beleuchtung, um das Produkt zu inspizieren und Verderb zu erkennen. Anwendungen, die traditionell Bildverarbeitungstechnologie verwendet haben, werden auf innovativere Geräte umgerüstet. Ein Luft- und Raumfahrtunternehmen ersetzte herkömmliche Inspektionswerkzeuge durch 3D-Scannen, um Turbinenschaufeln auf Mängel zu untersuchen, wodurch die Inspektionszeit von 18 Stunden auf 45 Minuten reduziert wurde. Die Vision-Technologie wird weiter expandieren, wobei zukünftige Trends in Logistikanwendungen, multispektraler maschineller Bildverarbeitung, Anpassung durch maschinelles Lernen mit 3D-Vision und Flüssiglinsen vorhergesagt werden, um präzisere Bilder aus größerer Entfernung zu ermöglichen.

Entscheidende Subsysteme und Komponenten für Bildverarbeitungsanwendungen

Die am besten koordinierten Automatisierungssysteme verfügen über mehr als ein einziges automatisiertes Steuerungssystem und integrierte Komponenten, um eine effiziente Arbeitszellenmontage zu ermöglichen. Wenn es darum geht, erweiterte 3D-Vision-Optionen wie Objektverfolgung, Produktprofilerstellung und Bin Picking in eine Prozesslinie zu integrieren, sollte das System 3D-Bilddaten generieren. Die Verwendung von 3D-Vision in Robotersystemen erfordert die Integration verschiedener Komponenten, um eine angemessene Stromversorgung, Echtzeitverarbeitung und Sicherheit zu ermöglichen. Eine weitere entscheidende Komponente einer erfolgreichen Automatisierung ist die Kommunikationsfähigkeit. Im digitalen Zeitalter hat es sich bewährt, Konnektivitätsports zu haben, um ein System digital mit anderen Geräten für den Datenaustausch zu verbinden. Neue Robotertechnologien erleichtern die Wi-Fi-Konnektivität für den gleichen Zweck. In der Entwurfsphase ist die Durchführung einer Risikobewertungsstudie die einzige Möglichkeit, Probleme in einem System zu identifizieren und zu beseitigen, die zu Fehlfunktionen führen könnten. Ein 3D-Vision-fähiger Roboter kann Geräte sicher anhalten, um Verletzungen und Schäden an der Ausrüstung zu vermeiden. Wenn Käufer in die Recherche und Vorausplanung investieren, wird das Ergebnis ein flexibles und benutzerfreundliches automatisiertes System sein.

Schlussfolgerung

Die moderne Fertigung verlangt mehr aus weniger, wobei schlankere Produktionslinien eine höhere Leistung erbringen müssen. Der Einfluss von Robotic Vision wird sich weiterhin auf verschiedene Produktionsbereiche ausdehnen und völlig neue Wege finden, um automatisierte Prozesse zu verbessern. Erwarten Sie, dass in Zukunft mehr visuelle 3D-Komponenten in automatischen Systemen üblich werden.